【技术实现步骤摘要】
基于循环卷积神经网络的时域有限差分快速求解方法
[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于循环卷积神经网络的时域有限差分快 速求解方法。
技术介绍
[0002]计算机电磁仿真已经成为现代复杂电磁系统研究中不可或缺的重要工具，在目标散射 特性分析、天线设计、雷达成像、电磁兼容、医疗诊断等领域都获得了广泛的应用。随着 高性能计算平台的出现，使计算机的浮点运算能力得到了极大的提升，计算电磁学数值算 法得到了巨大的发展。
[0003]目标电磁特性获取方法主要是基于Maxwell方程组的数值仿真建模和实验室测量，其 中数值仿真建模手段结合计算机平台和线性代数理论将目标电磁场物理问题转换为数学矩 阵求解问题，具有概念清晰、理论完备、数据精确可靠等优点，随着计算机计算平台的快 速发展，电磁场建模方法在实际工程中得到了广泛的应用。其中时域有限差分方法(FDTD) 具有模型简单、数据可靠等特点，具有重要的工程价值，但随着求解问题规模的增大，FDTD 的仿真时间过长，获得目标电磁特性数据的实时性严重不足，逐渐无法满足工程...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于循环卷积神经网络的时域有限差分快速求解方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、基于数值张量架构进行空间电磁场的数值等效，将空间电场和空间磁场的三维分布用2阶数值张量表征，然后将电磁场时域有限差分方法FDTD中的空间微分算子用差分代替，最后利用卷积神经网络等效所述差分算子；步骤S2、以空间电磁场数值张量为基础，将电磁场FDTD中的时间微分算子进行差分等效，并利用循环神经网络建立等效关系，建立模拟FDTD的时间映射关联模型；步骤S3、将所述FDTD的激励源进行网络等效，其中所述激励源是随时间变化的信号，对于辐射问题，在每个循环网络执行中，将所述激励源位置处的电磁场张量值直接更新，对于散射问题，在每个循环神经网络执行中，将总场区边界上的电磁场值进行更新；步骤S4、将所述FDTD中的边界上的电磁场更新方程进行数值张量等效，然后利用所述S1、S2中的算子等效方式进行网络架构等效，最后在GPU平台上开展FDTD仿真计算，获取空间辐射场或散射场。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：步骤S11、根据Maxwell微分方程组，得到所述FDTD的电磁场更新方位，再根据Yee元胞原理，利用Yee元胞离散目标，得到电磁场更新格式；步骤S12、针对所述FDTD的电磁场空间分布特性，建立等效的数值张量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S11中，所述FDTD的电磁场更新方位为：为：式中，E(E
x
,E
y
,E
z
)为电场强度分量，H(H
x
,H
y
,H
z
)为磁场强度分量，μ,ε为媒质的磁导率和介电常数，σ,σ
m
为媒质的电损耗和磁损耗；电磁场更新格式为：
式中：式中，Δx,Δy,Δz为空间步长，Δt为时间步长，i,j,k为对应轴向上的电磁场分量的序号，同样可以得到的更新方程，形成三维场分量的FDTD差分方程组，任意时间步长值取决于前一时刻空间步长和时间步长电场和磁场的值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S12中，针对FDTD的电磁场空间分布特性，建立等效的数值张量E
M
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